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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.9
- 수록면
- 63 - 69 (7page)
이용수
초록· 키워드
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이미지-이미지 변환은 입력 이미지를 통해서 목적 이미지를 만들어내는 기술로 최근 비지도 학습 구조인 GAN을 활용하여 더 실제와 같은 이미지를 만들어내는 높은 성과를 보였다. 이에 따라 GAN을 활용한 이미지-이미지 변환 연구는 다양하게 진행되고 있다. 이때 일반적으로 이미지-이미지 변환은 하나의 속성 변환을 목표한다. 그러나 실제 생활에서 사용되고 얻을 수 있는 자료들은 한 가지 특징으로 설명하기 힘든 다양한 특징으로 이루어진다. 그래서 다양한 속성을 활용하기 위하여 속성별로 이미지 생성 과정을 나누어 학습할 수 있도록 하는 다중 속성 변화를 목표로 한다면 더 이미지-이미지 변환의 역할을 잘 수행할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 GAN을 활용한 이미지-이미지 변환 구조 중 높은 성과를 보인 CycleGAN을 활용해 이중 속성 변환 구조인 Multi CycleGAN을 제안한다. 이 구조는 입력 도메인을 두 가지의 속성에 대하여 학습하기 위하여 3개의 도메인이 양방향 학습을 진행하는 이중 변환 구조를 구현하였다. 새로운 구조를 통해 생성된 이미지와 기존 이미지-이미지 변환 구조들을 통해 생성된 이미지를 비교할 수 있도록 실험을 진행하였다. 실험 결과 새로운 구조를 통한 이미지는 입력 도메인의 속성을 유지하며 목표한 속성이 적용되는 높은 성능을 보였다. 이 구조를 활용한다면 앞으로 더 다양한 이미지를 생성하는 일이 가능지기 때문에 더 다양한 분야에서의 이미지 생성의 활용을 기대할 수 있다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related works
Ⅲ. Multi Cycle Consistent Adversarial network
Ⅳ. Experiment
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Choi, Y. / 2018 / Stargan: Unified generative adversarial networks for multi-doma in image to image translation / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :8789~8797
Gatys, L. A. / 2016 / Image style transfer using convolutional neural networks / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :2414~2423
Girshick, R. / 2015 / Fast r-cnn / Proceedings of the IEEE international conference on computer vision :1440~1448
Goodfellow, I. / 2014 / Generative adversarial nets / Advances in neural information processing systems :2672~2680
He, K. / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :770~778
Gatys, L. A. / 2016 / Image style transfer using convolutional neural networks / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :2414~2423
Girshick, R. / 2015 / Fast r-cnn / Proceedings of the IEEE international conference on computer vision :1440~1448
Goodfellow, I. / 2014 / Generative adversarial nets / Advances in neural information processing systems :2672~2680
He, K. / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :770~778
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